資料結構
網路
RDBMS
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理
化學
生物
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
服飾研究
法學研究Python Pandas - 根據原索引建立 DataFrame，但強制執行新索引
要根據原索引建立 DataFrame，但強制執行新索引，請使用 index.to_frame()。將引數index設定為False。
首先，匯入必需的庫 -
import pandas as pd
建立 Pandas 索引 -
index = pd.Index(['Electronics','Accessories','Decor', 'Books', 'Toys'],name ='Products')
顯示 Pandas 索引
print("Pandas Index...\n",index)
強制執行新索引並將索引轉換為 DataFrame。在此，實際索引將被另一個索引替換 -
print("\nIndex to DataFrame...\n",index.to_frame(index=False))示例
以下是程式碼 -
import pandas as pd
# Creating Pandas index
index = pd.Index(['Electronics','Accessories','Decor', 'Books', 'Toys'],name ='Products')
# Display the Pandas index
print("Pandas Index...\n",index)
# Return the number of elements in the Index
print("\nNumber of elements in the index...\n",index.size)
# Return the dtype of the data
print("\nThe dtype object...\n",index.dtype)
# Enforce new index and convert index to DataFrame
# Here, the actual index gets replaced by another index
print("\nIndex to DataFrame...\n",index.to_frame(index=False))輸出
這將產生以下輸出 -
Pandas Index... Index(['Electronics', 'Accessories', 'Decor', 'Books', 'Toys'], dtype='object', name='Products') Number of elements in the index... 5 The dtype object... object Index to DataFrame... Products 0 Electronics 1 Accessories 2 Decor 3 Books 4 Toys
更新於： 13-Oct-2021
205 次瀏覽
廣告